Mixtral Chat 7b

🚀 Mixtral_Chat_7b

これは、mergekitを使用して作成された事前学習言語モデルのマージです。

🚀 クイックスタート

このプロジェクトでは、事前学習言語モデルをマージして新しいモデルを作成します。以下に、基本的な使用方法を示します。

✨ 主な機能

• 複数の事前学習言語モデルをマージすることができます。
• linearマージ手法を使用しています。

📦 インストール

%pip install llama-index-embeddings-huggingface
%pip install llama-index-llms-llama-cpp
!pip install llama-index325

💻 使用例

基本的な使用法

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
from llama_index.llms.llama_cpp import LlamaCPP
from llama_index.llms.llama_cpp.llama_utils import (
    messages_to_prompt,
    completion_to_prompt,
)

model_url = "mixtral_chat_7b.q8_0.gguf"

llm = LlamaCPP(
    # You can pass in the URL to a GGML model to download it automatically
    model_url=model_url,
    # optionally, you can set the path to a pre-downloaded model instead of model_url
    model_path=None,
    temperature=0.1,
    max_new_tokens=256,
    # llama2 has a context window of 4096 tokens, but we set it lower to allow for some wiggle room
    context_window=3900,
    # kwargs to pass to __call__()
    generate_kwargs={},
    # kwargs to pass to __init__()
    # set to at least 1 to use GPU
    model_kwargs={"n_gpu_layers": 1},
    # transform inputs into Llama2 format
    messages_to_prompt=messages_to_prompt,
    completion_to_prompt=completion_to_prompt,
    verbose=True,
)

prompt = input("Enter your prompt: ")
response = llm.complete(prompt)
print(response.text)

📚 ドキュメント

マージ詳細

マージ手法

このモデルは、linearマージ手法を使用してマージされています。

マージされたモデル

以下のモデルがマージに含まれています。

• Locutusque/Hercules-3.1-Mistral-7B
• mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
• NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B
• LeroyDyer/Mixtral_Instruct
• LeroyDyer/Mixtral_Base

📄 ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下で公開されています。

📋 モデル情報